Исследование систем городского расселения на основе методических положений пространственной демографии

Реализация Стратегии пространственного развития РФ на период до 2025 года1 и ее актуализация на последующий период создают предпосылки для изучения расселения населения как способа территориальной организации социально-экономического пространства для поиска направлений повышения эффективности управленческих решений на национальном и региональном уровне. Также возникает необходимость изучения долговременных тенденций трансформации системы расселения в контексте анализа внутрирегиональных закономерностей и определения пространственно-временных перспектив демографических процессов, в первую очередь численности населения (Чугунова и др., 2013; Короленко, 2023).

Первоначально расселение изучалось географами, а население рассматривалось преимущественно в контексте размещения производительных сил (Гали, 2011). Более поздние исследования силами экономистов, социологов, градостроителей, историков, демографов показали, что расселение – это особый вид территориальной организации общества, затрагивающий более широкий круг вопросов, чем обеспечение производства трудовыми ресурсами (Ткаченко, 2018). Благодаря этому на стыке нескольких областей знания возникла пространственная демография как наука о пространственной динамике демографических процессов (Entwisle, 2007), в т. ч. о трансформации системы расселения.

Термин «пространственная демография» (spatial demography) вошел в активный понятийно-категориальный аппарат в англоязычном сегменте науки в середине 1980-х гг. и с тех пор имеет достаточно стабильный контингент авторов (рис. 1) .

Рис. 1. Динамика употребления термина «spatial demography» в англоязычном сегменте Google Books (нормированный показатель)

Источник: построено с помощью инструмента Books Ngram Viewer.

URL: 2019&corpus=en&smoothing=0&case_insensitive=false (дата обращения 19.09.2024).

В русскоязычном научном поле понятие пространственной демографии менее распространено, однако это направление исследований также набирает популярность (рис. 2) .

В базе публикаций eLibrary на сегодняшний день зафиксировано 103 публикации с упоминанием пространственной демографии, затрагивающие вопросы миграции, демографических процессов и демографического развития, регионов и их пространственного развития, урбанизации и сельских территорий и др.2 Таким образом, следует отметить возрастающий интерес к данному направлению научных исследований, связанный с интенсивным изучением разнообразных, в первую очередь цифровых, данных о демографических процессах и развитием инструментария по их анализу.

Как отмечает Б. Энтвайсл, характеристики населения так или иначе тесно связаны с местом его пребывания, отражающим локальный социальный контекст (Entwisle, 2007), т. е. для пространственной демографии принципиально важны относительное расположение социальных явлений, причины такого расположения и его последствия (Logan, 2016). На индивидуальном уровне время и местоположение демографических результатов связаны с изменениями индивидуальной жизненной траектории (Willekens, 2014), на популяционном уров- не – с пониманием механизмов изменения численности населения популяций, распределенных в пространстве (Raymer et al., 2019).

Ключевым понятием пространственного анализа выступает расстояние, под которым обычно понимается расположение чего-то по отношению к чему-то другому: «Все взаимосвязано, но близкие вещи более взаимосвязаны, чем отдаленные» (Первый закон географии) (Tobler, 1970). Дж. Логан акцентирует внимание на таких функциях расстояния, как показатель доступности к другим людям и ресурсам или показатель подверженности вреду, что выступает основой для определения и интерпретации кластеров пространственно связанных явлений (Logan et al., 2010).

В связи с развитием теоретических и методологических наработок и вычислительных инструментов в сочетании с увеличением объема и глубины демографических данных следует отметить, что область пространственной демографии постоянно развивается (Matthews, Stiberman, 2021). Исследователи все чаще работают с данными с географической привязкой, в настоящее время растет число приложений, изучающих пространственные процессы рождаемости, смертности, миграции, здравоохранения и их детерминанты в развитых и развивающихся странах.

Рис. 2. Динамика числа публикаций, содержащих термин «пространственная демография», по базе eLibrary (нормированный показатель)

Источник: построено с помощью аналитических инструментов eLibrary.

URL: (дата обращения 19.09.2024).

Среди основных методов пространственной демографии следует выделить картирование для визуализации пространственного распределения демографических явлений (Logan, 2016); пространственную эконометрику для учета пространственных эффектов автокорреляции (Anselin, 2010) или неоднородности (Lu et al., 2014); многоуровневое моделирование для изучения влияния контекстуальных факторов на социальное поведение, проявляющееся на более низком уровне (Matthews, Parker, 2013) и др. Таким образом, теоретические подходы и методический инструментарий пространственной демографии являются релевантными для исследования региональных демографических процессов.

Одним из способов измерить пространственный срез распределения той или иной исследуемой характеристики территориального развития выступает показатель плотности. При этом научный и практический интерес представляет не только сама плотность, но и ее изменение относительно какой-либо точки в пространстве, т. н. градиент плотности (Бакланов, 2021). Например, в социально-демографических исследованиях способом оценки пространственного размещения населения является градиент плотности населения в связи с изучением урбанизации и размещения городского населения (Круглов и др., 2013), составляющих основу расселенческих процессов на современном этапе общественного развития. Отдельным направлением в пространственной демографии является вопрос изучения процессов формирования и развития городских агломераций (Щитова и др., 2020; Фаузер и др., 2021; Ершова и др., 2024), однако возможны и иные варианты организации систем расселения, что актуализирует задачи, связанные с развитием инструментария пространственных исследований социально-демографических процессов, позволяющих, в том числе, проверить наличие агломерации и провести делимитацию ее границ.

Градиент плотности населения используется для характеристики размещения населения в городах и метрополиях и рассчитывается на основе закона Кларка (Vyas, Shulka, 2017), отражающего экспоненциальную зависимость плотности населения от удаленности от центра города (1):

D_x = D_o* exp~^bx ,         (1)

где:

x – удаленность от центра города;

D₀ – плотность населения в центре города;

D_x – плотность населения на расстоянии x от центра города;

b – коэффициент наклона.

На наш взгляд, научный интерес представляет возможность применения закона Кларка для анализа не городских, а региональных систем расселения. Исходя из предположения, что городская агломерация может рассматриваться как «расширенный» город, гипотеза исследования формулируется следующим образом: градиент плотности населения в регионах, характеризующихся наличием выраженных агломерационных процессов, будет соответствовать закону Кларка, в то время как в регионах с иным типом расселения закон Кларка работать не будет.

Данные и методы

Исследование проводилось на примере регионов Уральского федерального округа, обладающих различной экономической специализацией и характером хозяйственного освоения территории, в т. ч. различными типами расселения. Для оценки системы расселения нами использован показатель численности населения муниципального образования3 за 2022 год, который, с одной стороны, характеризует источники формирования социально-экономической активности на территории (социальный и трудовой капитал), с другой – представляет результат расселенческих процессов в виде распределения населения по территории региона.

Плотность населения рассчитана как отношение численности населения к площади соответствующего муниципального образования4. Муниципальные образования ранжированы по удаленности от областного центра по расстояниям, оцененным с помощью данных Яндекс.Карты в виде длины пути по автодорогам между центральными населенными пунктами муниципального образования.

Для построения регрессионной модели предварительно проводилось логарифмирование данных, что позволило перейти от экспоненциальной формы зависимости к линейной, а также преодолеть ограничения в применении регрессионного анализа, связанные с отличием распределения плотности населения от нормального. Оценка надежности и достоверности полученных зависимостей осуществлялась согласно требованиям регрессионного анализа (F-stat, t-stat, уровень значимость p = 0,05, 95% доверительный интервал, R2).

Результаты

Регионы УрФО характеризуются значительным разбросом показателей плотности населения в муниципальных образованиях: от 0,05 чел./км2 в Красноселькуском районе ЯНАО до 2360,7 чел./км2 в Челябинском ГО (табл. 1). Наибольшая дифференциация плотности населения наблюдается в Курганской области (3,34 раза), система расселения которой состоит из двух городов, окруженных сельскими территориями, где преобладает развитие сельского хозяйства. Менее всего дифференциация плотности населения выражена в ХМАО, где население сосредоточено в 13 городах, ориентированных на добывающую промышленность, а сельские территории между ними заселены слабо и мало освоены.

Кроме того, следует отметить, что распределение показателя плотности населения по территориям уральских регионов является асимметричным, смещенным вправо, что еще раз подтверждает неравномерность размещения населения в связи с особенностями экономического и социального освоения региона.

Для проверки гипотезы исследования были построены регрессионные модели, оценивающие градиент плотности населения в зависимости от удаленности от центра региона в соответствии с законом Кларка по формуле (1). Результаты моделирования приведены ниже (табл. 2) .

Как видим, для половины регионов УрФО подтверждается распределение градиента плотности населения по закону Кларка. Это Свердловская, Челябинская

Таблица 1. Плотность населения муниципальных образований в регионах УрФО в 2022 году, чел./км2

Субъект УрФО Среднее Медиана Минимум Максимум Коэффициент вариации, раз Курганская область 49,92 4,96 2,42 777,31 3,34 Свердловская область 130,12 19,02 0,15 1385,34 2,25 Тюменская область, в т. ч. 203,50 5,61 0,05 1224,97 1,68 – ХМАО 317,07 97,51 0,26 1149,62 1,22 – ЯНАО 136,90 0,67 0,05 535,62 1,36 – Тюменская область без АО 140,70 4,89 0,39 1224,97 2,46 Челябинская область 190,52 14,30 4,01 2360,74 2,27 Рассчитано по: База данных показателей муниципальных образований Росстата. URL: munst (дата обращения 17.05.2024).

4 Согласно Базе данных показателей муниципальных образований Росстата. URL: dbscripts/munst (дата обращения 17.05.2024).

Таблица 2. Статистические характеристики регрессионных моделей, оценивающих градиент плотности населения по закону Кларка для муниципальных образований регионов УрФО в 2022 году

Субъект УрФО Кол-во наблюдений X R2 F-stat Курганская область 26 -0,0077 (s.e. 0,004) 0,1209 3,30 Свердловская область 69 -0,0086* (s.e. 0,001) 0,3726 39,79* Тюменская область, в т. ч. 61 -0,0007 (s.e. 0,001) 0,0179 1,07 – ХМАО 22 -0,0006 (s.e. 0,004) 0,0009 0,02 – ЯНАО 13 0,0019 (s.e. 0,003) 0,0399 0,46 – Тюменская область без АО 26 -0,0075* (s.e. 0,003) 0,1819 5,36* Челябинская область 40 -0,0056* (s.e. 0,003) 0,1044 4,43* * Значимы при p = 0,05 и α = 0,95. Рассчитано по: База данных показателей муниципальных образований Росстата. URL: munst (дата обращения 17.05.2024). области и Тюменская область без АО. При этом наибольшую объясняющую силу закон Кларка имеет для размещения населения Свердловской области – он объясняет около 37,3% вариации плотности населения в регионе. Для Челябинской области и Тюменской области без АО объясняющая сила данной модели существенно ниже – 10,4 и 18,2% соответственно (рис. 3).

Отрицательный знак при переменной «расстояние» свидетельствует о том, что по мере удаления от областного центра плотность населения падает, т. е. наблюдается процесс стягивания населения к конкретной территории при обезлюжива-нии соседних (агломерационный процесс). Большее по модулю значение коэффициента при независимой переменной показывает, что агломерационные процессы вокруг Екатеринбурга (Свердловская область) более выражены, чем вокруг Челябинска и Тюмени, что подтверждается другими исследованиями (Ворошилов, 2019).

б) Челябинская область

Рис. 3. Фактическое и расчетное (по закону Кларка) значение плотности населения в муниципальных образованиях регионов в зависимости от расстояния до областного центра в регионах с выраженными агломерационными процессами Рассчитано по: База данных показателей муниципальных образований Росстата. URL: (дата обращения 17.05.2024).

а) Свердловская область

в) Тюменская область без АО

В отношении другой части уральских регионов не представляется возможным использовать закон Кларка для анализа системы расселения, поскольку коэффициенты при переменной и регрессии в целом не имеют статистической значимости (см. табл. 2). Кроме того, если для Курганской области расчетное значение градиента плотности населения имеет центростремительный потенциал, то в ХМАО зависимость отсутствует, а в ЯНАО, наоборот, можно предположить центробежный характер градиента плотности населения. Однако еще раз подчеркнем, что данные регрессионные модели не являются статистически надежными (рис. 4) .

Мы предполагаем, что в значительной мере систему расселения определяет тип хозяйственного освоения территории, что открывает перспективы дальнейшего исследования особенностей систем расселения неагломерационного типа. Исторически сложилось так, что в указанных регионах население движется вслед за размещением добывающих и обрабатывающих предприятий (ХМАО, ЯНАО) или агропромышленного комплекса (Курганская область), а не в логике процессов урбанизации и агломерационного строительства, характерных для индустриальных регионов. Таким образом, для регионов с неиндустриальным типом экономики (преобладанием сельского хозяйства или добывающей промышленности) характерны существенные отличия в расселенческих процессах, что определяет специфику связанных с ними задач управления, таких как обеспечение связанности отдаленных территорий и формирование доступной социальной инфраструктуры для их жителей.

Заключение

Изучение процессов расселения во взаимосвязи с социально-экономическим поведением населения представляет собой важную исследовательскую задачу вследствие актуализации вопросов пространственного развития России, обозначенного в национальных стратегических документах. В процессе исследования выдвинута гипотеза о различиях в формировании систем расселения промышленных регионов и регионов неиндустриального освоения в результате приоритетного действия различных факторов.

Используя положения пространственной демографии, в частности понятие градиента плотности населения и закон Кларка как аналитический инструментарий для его моделирования, на основе регрессионных моделей мы оценили системы расселения регионов УрФО. Это позволило выделить два типа регионов с существенно отличающимся размещением населения. В регионах промышленного освоения (Свердловская, Челябинская и Тюменская области) выполняется закон Кларка для градиента плот-

^^^^^vфактическая плотность

^^^м рассчетная плотность

а) Курганская область              б) ХМАО                   в) ЯНАО

Рис. 4. Фактическое и расчетное (по закону Кларка) значение плотности населения в муниципальных образованиях регионов в зависимости от расстояния до областного центра в регионах с «хозяйственным» типом расселения Рассчитано по: База данных показателей муниципальных образований Росстата.

URL: (дата обращения 17.05.2024).

ности населения, а сами региональные системы расселения характеризуются выраженными агломерационными процессами. В регионах неиндустриального освоения (добыча полезных ископаемых – ХМАО, ЯНАО, агропромышленной специализации – Курганская область) невозможно применять закон Кларка для анализа систем расселения, поскольку полученные регрессионные модели являются статистически не значимыми, что обусловлено в первую очередь экономической специализацией регионов и особенностями размещения мест приложения труда.

Таким образом, научная новизна исследования связана с расширением возможностей применения положений простран- ственной демографии для анализа систем расселения. В ходе работы решена задача адаптации инструментария, предназначенного для моделирования градиента плотности населения, на примере данных о расселении в российских регионах, показан его исследовательский потенциал для разработки типологии систем расселения, а также обоснованы границы применимости закона Кларка в целях исследования процессов расселения в российских регионах. Это позволяет определять регионы, где сложились устойчивые агломерационные процессы, и регионы, где система расселения развивается иным способом. Представляется перспективным проверить полученные результаты на данных остальных субъектов РФ.